Engenharia de Contexto: Guia para LLMs Inteligentes

A engenharia de contexto representa uma mudança significativa na inteligência artificial, afastando-se de prompts individuais e avançando para a construção de ecossistemas de informação abrangentes em torno de grandes modelos de linguagem (LLMs). À medida que as aplicações de IA evoluem de chatbots básicos para agentes sofisticados capazes de executar tarefas intrincadas e de várias etapas, a qualidade das saídas do modelo depende cada vez mais das informações fornecidas. Portanto, a engenharia de contexto tornou-se essencial para a criação de aplicações de IA confiáveis e poderosas que oferecem experiências de usuário impressionantes.

A Mudança de Paradigma: De Prompts para Sistemas

O foco está mudando da criação de prompts individuais para a construção sistemática de um ecossistema de informação completo em torno de grandes modelos de linguagem (LLMs). À medida que as aplicações de IA evoluem de simples chatbots para agentes inteligentes capazes de realizar tarefas complexas e de várias etapas, a qualidade da saída do modelo torna-se cada vez mais dependente da qualidade da informação fornecida. Líderes da indústria e pesquisadores de IA reconhecem a importância desta mudança, enfatizando a necessidade de fornecer aos LLMs um contexto abrangente para resolver tarefas de forma eficaz. A engenharia de contexto envolve a arte e a ciência de preencher a janela de contexto com a informação correta, permitindo que os modelos tomem decisões precisas.

O argumento central é que o fracasso da maioria dos agentes inteligentes decorre da deficiência de contexto, e não da falha do modelo. Esta afirmação redefine o principal desafio da engenharia de IA, deslocando a atenção do ajuste do modelo para o desenvolvimento de sistemas de suporte à informação. Compreender e dominar a engenharia de contexto tornou-se um pré-requisito para a construção de aplicações de IA confiáveis e robustas.

Definindo Engenharia de Contexto

A engenharia de contexto não é apenas uma versão aprimorada da engenharia de prompt; é uma disciplina de engenharia única, em nível de sistema, focada na criação de um sistema de entrega de informações dinâmico, em vez de simplesmente otimizar a entrada de texto.

A engenharia de contexto pode ser definida como uma disciplina de engenharia focada na concepção e construção de sistemas dinâmicos que fornecem aos LLMs a informação e as ferramentas necessárias para concluir as tarefas corretamente, no formato certo e no momento certo.

Componentes-chave:

• "Conceber e construir sistemas dinâmicos": Isto enfatiza que a engenharia de contexto é uma atividade de engenharia, focando na arquitetura do sistema e não apenas na formulação. O contexto é a saída de um sistema que é executado antes da chamada principal do LLM. Os engenheiros precisam construir pipelines de dados, módulos de memória e mecanismos de recuperação de informações para preparar a memória de trabalho do LLM.
• "Informação e ferramentas corretas": Abrange fatos, dados, conteúdo da base de conhecimento (através de RAG) e preferências do usuário. As ferramentas se referem a capacidades como interfaces de API, funções ou consultas de banco de dados. Fornecer tanto conhecimento quanto capacidades é fundamental para tarefas complexas.
• "Formato correto, no momento certo": Destaca a importância da apresentação e do timing da informação. Um resumo conciso é frequentemente melhor do que dados brutos, e um esquema de ferramenta claro é mais eficaz do que instruções vagas. Fornecer contexto sob demanda é crucial para evitar distrair o modelo com informações irrelevantes.
• "Concluir a tarefa de forma confiável": Este é o objetivo final da engenharia de contexto. Transforma as aplicações de IA em sistemas confiáveis que podem produzir consistentemente saídas de alta qualidade. Com o gerenciamento preciso do contexto, as saídas tornam-se mais consistentes, reduzem alucinações e suportam fluxos de trabalho de agentes inteligentes complexos e de longo ciclo.

A Evolução da Engenharia de Prompt para Engenharia de Contexto

Embora tanto a engenharia de contexto quanto a engenharia de prompt visem otimizar a saída do LLM, elas diferem em escopo, natureza e objetivos. Uma comparação em nível de sistema destaca essas diferenças:

• Escopo: A engenharia de prompt se concentra na otimização de interações únicas ou strings de texto, enquanto a engenharia de contexto se concentra em todo o ecossistema de informação, cobrindo todo o ciclo de vida da tarefa.
• Dinamismo: Os prompts são geralmente estáticos, enquanto o contexto é gerado dinamicamente com base na tarefa e evolui durante a interação.
• Composição da entrada: Os engenheiros de prompt constroem entradas em torno de consultas do usuário, enquanto os engenheiros de contexto veem as consultas do usuário como apenas uma parte de um "pacote de contexto" maior que inclui instruções do sistema, documentos recuperados, saídas de ferramentas e histórico de conversas.
• Analogia: Se os prompts são como uma única linha em uma peça, o contexto é todo o cenário, a história de fundo e o roteiro do filme, juntos fornecendo profundidade e significado.

A tabela abaixo compara ainda mais os dois:

Engenharia de Prompt vs. Engenharia de Contexto

Redefinindo a Engenharia de IA

Esta mudança da engenharia de prompt para a engenharia de contexto remodela o papel dos engenheiros de IA. A engenharia de prompt se concentra em aperfeiçoar strings de entrada, exigindo habilidades em linguística e lógica. No entanto, quando a tarefa se torna a construção de sistemas que montam dinamicamente essas entradas a partir de bancos de dados, APIs e memória, as habilidades centrais mudam para engenharia de software e arquitetura de sistema.

Frameworks como LangChain e LlamaIndex são populares porque suportam a engenharia de contexto, oferecendo padrões arquitetônicos para a construção de sistemas dinâmicos de montagem de contexto, como Cadeias, Gráficos e Agentes.

A ascensão da engenharia de contexto marca uma mudança no desenvolvimento de IA de um campo de nicho, centrado no modelo, para uma disciplina de engenharia de software dominante. O principal desafio não é apenas o modelo em si, mas toda a pilha de aplicações construída em torno dele.

Contexto: Dissecação e Princípios

Esta seção detalha os componentes do "contexto" e descreve os princípios para um gerenciamento eficaz.

Desconstruindo a Janela de Contexto

A janela de contexto é a informação total que o modelo pode "ver" ou "lembrar" ao gerar uma resposta. Um "pacote de contexto" completo é a soma de todas as informações fornecidas.

• Instruções/Prompt do Sistema: Esta camada base define o comportamento do modelo, definindo seu papel, estilo, regras, restrições e objetivos.
• Prompt do Usuário: A pergunta direta ou instrução de tarefa que aciona o agente inteligente.
• Histórico da Conversa/Memória de Curto Prazo: As trocas anteriores fornecem contexto direto, gerenciado através de poda ou resumo devido a limitações da janela de contexto.
• Memória de Longo Prazo: Uma base de conhecimento persistente que registra informações aprendidas com interações, como preferências do usuário, resumos de projetos ou fatos explicitamente ditos para lembrar.
• Informações Recuperadas/RAG: Para superar o corte de conhecimento e garantir respostas baseadas em fatos, o sistema recupera dinamicamente informações relevantes de fontes de conhecimento externas.
• Ferramentas Disponíveis: Define os esquemas e descrições de funções chamáveis ou ferramentas embutidas, dando ao modelo o poder de agir, não apenas de saber.
• Saídas de Ferramentas: Os resultados de chamadas de ferramentas devem ser reinjetados no contexto para que o modelo use em raciocínios e ações subsequentes.
• Esquema de Saída Estruturada: Define o formato de saída esperado (como o Esquema JSON) para orientar resultados estruturados e previsíveis.

A Estrutura "LLM como um Sistema Operacional"

Esta analogia fornece uma sólida estrutura teórica para compreender e praticar o gerenciamento de contexto.

• LLM como CPU, Janela de Contexto como RAM: Esta analogia posiciona a janela de contexto como um recurso limitado e valioso. A engenharia de contexto é como o gerenciamento de SO, carregando eficientemente as informações certas no momento certo na memória de trabalho.

• Contexto do Kernel vs. Contexto do Usuário: Esta estrutura divide o contexto em duas camadas; semelhante ao espaço do kernel e ao espaço do usuário.

  • Contexto do Kernel: Representa o estado gerenciado, variável e persistente do agente inteligente. Inclui blocos de memória centrais e sistemas de arquivos que o LLM pode observar, mas apenas modificar através de "chamadas de sistema" controladas.
  • Contexto do Usuário: Representa o "espaço do usuário" ou buffer de mensagens, onde ocorrem interações dinâmicas. Inclui mensagens do usuário, respostas do assistente e chamadas para ferramentas de "programa de usuário" não privilegiadas.

• Chamadas de Sistema e Ferramentas Personalizadas: Esta distinção esclarece como o agente interage com seu estado interno e o mundo externo. As chamadas de sistema modificam o contexto do kernel, alterando o estado persistente do agente, enquanto as ferramentas personalizadas trazem informações externas para o contexto do usuário.

Princípios Orientadores da Engenharia de Contexto

A engenharia de contexto eficaz segue princípios centrais, derivados de praticantes, para construir sistemas de agentes inteligentes confiáveis.

• Contexto Contínuo e Abrangente: Também conhecido como "Ver Tudo", este princípio exige que o agente tenha acesso a todo o seu histórico operacional, incluindo interações anteriores do usuário, saídas de chamadas de ferramentas, processos de pensamento interno e resultados intermediários.
• Evitar Paralelismo Descoordenado: Permitir que vários subagentes ou subtarefas trabalhem em paralelo sem um contexto compartilhado e continuamente atualizado quase inevitavelmente leva a inconsistências de saída, objetivos conflitantes e falhas.
• Contexto Dinâmico e Evolutivo: O contexto não deve ser um bloco de informações estático. Ele deve ser montado e evoluído dinamicamente com base no progresso da tarefa, adquirindo ou atualizando informações em tempo de execução.
• Cobertura Contextual Completa: O modelo deve receber todas as informações de que possa precisar, não apenas a pergunta mais recente do usuário. Todo o pacote de entrada (instruções, dados, histórico, etc.) deve ser cuidadosamente projetado.

Estratégias de Gerenciamento de Contexto:

Escrita: Persistindo o Contexto:

Isto envolve armazenar informações além da janela de contexto imediata para uso futuro, construindo as capacidades de memória do agente.

• Scratchpads: Usados para armazenar memória de curto prazo dentro da sessão.
• Sistemas de Memória: Usados para construir memória de longo prazo entre sessões.

Seleção: Recuperando o Contexto:

Isto envolve puxar a informação certa do armazenamento externo para a janela de contexto no momento certo.

• Seleção da Memória/Scratchpads: O agente deve ser capaz de consultar efetivamente sua memória persistida e scratchpads quando precisar recordar conhecimentos passados.
• Seleção de Ferramentas: Quando o agente tem muitas ferramentas disponíveis, é eficiente aplicar técnicas RAG às próprias descrições das ferramentas, recuperando e fornecendo dinamicamente apenas as ferramentas mais relevantes com base na tarefa atual.
• Seleção do Conhecimento: Esta é a função central da Geração Aumentada por Recuperação (RAG), adquirindo dinamicamente informações factuais de bases de conhecimento externas para melhorar as capacidades de resposta do modelo.

Compressão: Otimizando o Contexto:

Isto envolve reduzir o número de tokens usados no contexto, mantendo as informações centrais.

• Resumo: Usando o LLM para resumir históricos de conversas longas, documentos ou saídas de ferramentas, extraindo informações-chave.
• Corte: Usando regras heurísticas para reduzir o contexto, como simplesmente remover as rodadas de diálogo mais antigas quando o histórico da conversa é muito longo.

Isolamento: Particionando o Contexto:

Isto envolve decompor o contexto em diferentes partes para melhorar o foco do modelo e gerenciar a complexidade da tarefa.

• Sistemas Multiagentes: Grandes tarefas podem ser divididas entre vários subagentes, cada um com seu próprio contexto, ferramentas e instruções dedicados e isolados.
• Ambientes de Sandboxed: Operações que consomem um grande número de tokens podem ser executadas em um ambiente isolado, retornando apenas os resultados-chave finais para o contexto do LLM principal.

Arquiteturas de Memória Avançadas

A memória é fundamental para construir agentes inteligentes que possam aprender e se adaptar. Os componentes-chave incluem memória de curto prazo através de buffers de histórico de diálogo e scratchpads, e memória de longo prazo para persistência e personalização.

• Técnicas de Implementação:

  • Geração Automatizada de Memória: O sistema pode gerar e armazenar automaticamente memórias com base nas interações do usuário.
  • Mecanismos de Reflexão: O agente pode autorrefletir sobre seu comportamento e resultados após concluir tarefas, sintetizando lições aprendidas em novas memórias.
  • Resumo de Diálogo: Resumir regularmente conversas passadas e armazenar os resumos como parte da memória de longo prazo.

• Memória Estruturada (Gráficos de Conhecimento Temporais): Uma arquitetura de memória mais avançada que armazena não apenas fatos, mas relacionamentos entre fatos e carimbos de data/hora para cada peça de informação.

Geração Aumentada por Recuperação (RAG): A Pedra Angular da Engenharia de Contexto

RAG é uma técnica central para "selecionar" conhecimento externo na engenharia de contexto, conectando LLMs a bases de conhecimento externas. Um sistema RAG típico tem três estágios:

1. Indexação: Os documentos são divididos em chunks semânticos, depois convertidos em vetores de alta dimensão usando um modelo de embedding. Esses vetores e textos de origem são armazenados no banco de dados vetorial.
2. Recuperação: O usuário converte uma consulta em um vetor com o mesmo modelo de embedding e pesquisa no banco de dados vetorial por outros vetores próximos com consultas semelhantes.
3. Geração: O sistema combina a consulta original e os chunks de texto relacionados em um prompt e, em seguida, o envia ao LLM para gerar uma resposta adequada.

Estratégias Avançadas de Recuperação e Ranking

A arquitetura RAG básica geralmente precisa de estratégias mais complexas para melhorar a qualidade da recuperação no mundo real. Combinar busca semântica com índices de palavras-chave e ranking é crucial para melhorar a qualidade da busca. A recuperação de informação contextual da Anthropic melhorará o contexto dos LLMs.

• Busca Híbrida: Combina busca semântica (baseada em vetores) e busca por palavras-chave para aproveitar forças complementares.
• Recuperação Contextual: Usa um LLM para gerar um breve resumo do contexto de cada bloco de texto.
• Re-ranking: Adiciona uma etapa de re-ranking, usando um modelo mais forte para reordenar os resultados com base na relevância.

RAG vs. Fine-tuning: Uma Estrutura de Decisão Estratégica

A escolha entre RAG e fine-tuning é uma decisão chave. A escolha depende dos requisitos do projeto.

• Vantagens do RAG:

  • Adequado para integração de conhecimento em tempo real
  • Reduz alucinações, fornecendo fatos verificáveis
  • Permite que as empresas mantenham dados proprietários dentro de bancos de dados internos seguros

• Vantagens do Fine-tuning:

  • Melhor para ensinar um modelo um novo comportamento, estilo de fala ou terminologia especializada

• Pode alinhar a saída do modelo com a imagem da marca da organização

• Abordagens Híbridas: Para obter o melhor desempenho com os modelos, você deve usar tanto fine-tuning para desempenho quanto RAG para precisão.

Otimização e Filtragem de Contexto

Mesmo usando mecanismos de recuperação poderosos, gerenciando a janela de contexto e evitando falhas comuns, você ainda encontrará erros.

Modos de falha comuns:

• Envenenamento de Contexto: quando um erro aparentemente factual é apresentado, ele corromperá todo o sistema a partir desse ponto.
• Distração de Contexto: Os modelos se distraem quando são apresentados a informações irrelevantes.
• Confusão de Contexto: A informação de contexto pode ser esmagadora com o modelo levando-o para longe da resposta correta.
• Conflito de Contexto: Os modelos ficam confusos com informações conflitantes e podem produzir uma resposta contraditória.

Soluções:

Os engenheiros precisam adotar técnicas de filtragem para mitigar essas falhas. Garantir que a memória de trabalho do modelo esteja cheia de informações altamente relevantes e completamente otimizadas torna-se essencial para a prática e a teoria.

Engenharia de Contexto na Prática: Estudos de Caso

Analisar diferentes aplicações fornece uma compreensão mais profunda do valor e da implementação da engenharia de contexto.

Assistentes de Programação de IA

• O Problema: As primeiras tentativas de programação de IA eram frequentemente caóticas, contando com prompts vagos, com pouco entendimento da base de código maior.
• A Solução: Trate a documentação do projeto, as diretrizes de código, os padrões de design e os requisitos como qualquer recurso de engenharia.

Busca e Gerenciamento de Conhecimento Empresarial

• O Problema: Os motores de busca empresarial tradicionais dependem da correspondência de palavras-chave, falhando em entender a intenção do usuário, o papel no trabalho ou a razão para sua busca.
• A Solução: Construa sistemas de busca inteligentes usando o contexto para entender cada busca.

Suporte Automatizado ao Cliente

• O Problema: Os LLMs gerais desconhecem as especificidades do produto, as políticas de devolução ou o histórico do cliente, levando a respostas imprecisas ou inúteis.
• A Solução: Use chatbots baseados em RAG, sistemas que recuperam informações da base de conhecimento da empresa, para garantir assistência precisa, personalizada e atualizada.

Mecanismos de Recomendação Personalizados

• O Problema: Os sistemas de recomendação tradicionais lutam para compreender a intenção imediata e específica dos usuários, resultando em recomendações genéricas.
• A Solução: A engenharia de contexto usa RAG para tornar a experiência mais conversacional.

Mitigando Falhas Fundamentais de Grandes Modelos de Linguagem

A engenharia de contexto é um meio fundamental de abordar duas deficiências fundamentais do LLM: alucinações e corte de conhecimento.

Combatendo Alucinações

• O Problema: Quando os LLMs estão incertos ou carecem de conhecimento relevante, eles tendem a fabricar informações plausíveis, mas falsas.

• A Solução: A Engenharia de Contexto, especialmente RAG, são as estratégias mais eficazes.

  • Fornecer Base Factual: Ao fornecer documentos verificáveis de uma fonte confiável durante a resposta, as alucinações podem ser evitadas de forma eficaz.
  • Honestidade "Eu não sei".: Para ser transparente, indique aos modelos para mostrar "Eu não sei" quando nenhuma informação estiver disponível.